SparkSQL的原理以及架构

浅浅的花香味﹌ 2022-06-13 13:38 120阅读 0赞

[SparkSQL的原理以及架构][SparkSQL]

# 1、SparkSQL的发展历程 #

## 1.1 Hive and Shark ##

SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，[Hive][]应运而生，它是当时唯一运行在[Hadoop][]上的SQL-on-[hadoop][Hadoop]工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：

l MapR的Drill

l Cloudera的Impala

l Shark

其中Shark是伯克利实验室[Spark][]生态环境的组件之一，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。

![Center][]

## 1.2 Shark和SparkSQL  ##

但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于[hive][Hive]的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。

l数据兼容方面  不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；

l性能优化方面  除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；

l组件扩展方面  无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。

2014年6月1日Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放SparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话，但也因此发展出两个直线：SparkSQL和Hive on Spark。

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其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。

## 1.3 SparkSQL的性能 ##

Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高：

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那么，摆脱了Hive的限制，SparkSQL的性能又有怎么样的表现呢？虽然没有Shark相对于Hive那样瞩目地性能提升，但也表现得非常优异：

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为什么SparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？主要SparkSQL在下面几点做了优化：

A：内存列存储（In-Memory Columnar Storage）

SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储，如下图所示。

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该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。

对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销，对于一个270MB的TPC-H lineitem table数据，使用这种方式读入内存，要使用970MB左右的内存空间（通常是2～5倍于原生数据空间）；另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200B的数据记录，32G的堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关）。显然这种内存存储方式对于基于内存计算的Spark来说，很昂贵也负担不起。

对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。

B：字节码生成技术（bytecode generation，即CG）

在[数据库][Link 1]查询中有一个昂贵的操作是查询语句中的表达式，主要是由于JVM的内存模型引起的。比如如下一个查询：

SELECT a + b FROM table

在这个查询里，如果采用通用的SQL语法途径去处理，会先生成一个表达式树（有两个节点的Add树，参考后面章节），在物理处理这个表达式树的时候，将会如图所示的7个步骤：

1.  调用虚函数Add.eval()，需要确认Add两边的数据类型

2.  调用虚函数a.eval()，需要确认a的数据类型

3.  确定a的数据类型是Int，装箱

4.  调用虚函数b.eval()，需要确认b的数据类型

5.  确定b的数据类型是Int，装箱

6.  调用Int类型的Add

7.  返回装箱后的计算结果

其中多次涉及到虚函数的调用，虚函数的调用会打断CPU的正常流水线处理，减缓执行。

Spark1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块，如果使用动态字节码生成技术（配置spark.sql.codegen参数），SparkSQL在执行物理计划的时候，对匹配的表达式采用特定的代码，动态编译，然后运行。如上例子，匹配到Add方法：

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然后，通过调用，最终调用：

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最终实现效果类似如下伪代码：

val a: Int = inputRow.getInt(0)

val b: Int = inputRow.getInt(1)

val result: Int = a + b

resultRow.setInt(0, result)

对于Spark1.1.0，对SQL表达式都作了CG优化，具体可以参看codegen模块。CG优化的实现主要还是依靠scala2.10的运行时放射机制（runtime reflection）。对于SQL查询的CG优化，可以简单地用下图来表示：

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C：[Scala][]代码优化

另外，SparkSQL在使用[scala][Scala]编写代码的时候，尽量避免低效的、容易GC的代码；尽管增加了编写代码的难度，但对于用户来说，还是使用统一的接口，没受到使用上的困难。下图是一个Scala代码优化的示意图：

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2、 SparkSQL运行[架构][Link 2]

类似于关系型数据库，SparkSQL也是语句也是由Projection（a1，a2，a3）、Data Source（tableA）、Filter（condition）组成，分别对应sql查询过程中的Result、Data Source、Operation，也就是说SQL语句按Result-->Data Source-->Operation的次序来描述的。

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当执行SparkSQL语句的顺序为：

1.对读入的SQL语句进行解析（Parse），分辨出SQL语句中哪些词是关键词（如SELECT、FROM、WHERE），哪些是表达式、哪些是Projection、哪些是Data Source等，从而判断SQL语句是否规范；

2.将SQL语句和数据库的数据字典（列、表、视图等等）进行绑定（Bind），如果相关的Projection、Data Source等都是存在的话，就表示这个SQL语句是可以执行的；

3.一般的数据库会提供几个执行计划，这些计划一般都有运行统计数据，数据库会在这些计划中选择一个最优计划（Optimize）；

4.计划执行（Execute），按Operation-->Data Source-->Result的次序来进行的，在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。

## 2.1 Tree和Rule ##

SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库对SQL语句的处理采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析（Parse），然后形成一个Tree，在后续的如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作的方法是采用Rule，通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。在整个sql语句的处理过程中，Tree和Rule相互配合，完成了解析、绑定（在SparkSQL中称为Analysis）、优化、物理计划等过程，最终生成可以执行的物理计划。

### 2.1.1 Tree ###

l  Tree的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/trees

l  Logical Plans、Expressions、Physical Operators都可以使用Tree表示

l  Tree的具体操作是通过TreeNode来实现的

Ø  SparkSQL定义了catalyst.trees的日志，通过这个日志可以形象的表示出树的结构

Ø  TreeNode可以使用scala的集合操作方法（如foreach, map, flatMap, collect等）进行操作

Ø  有了TreeNode，通过Tree中各个TreeNode之间的关系，可以对Tree进行遍历操作，如使用transformDown、transformUp将Rule应用到给定的树段，然后用结果替代旧的树段；也可以使用transformChildrenDown、transformChildrenUp对一个给定的节点进行操作，通过迭代将Rule应用到该节点以及子节点。

l  TreeNode可以细分成三种类型的Node：

Ø  UnaryNode 一元节点，即只有一个子节点。如Limit、Filter操作

Ø  BinaryNode 二元节点，即有左右子节点的二叉节点。如Jion、Union操作

Ø  LeafNode 叶子节点，没有子节点的节点。主要用户命令类操作，如SetCommand

### 2.1.2 Rule ###

l  Rule的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/rules

l  Rule在SparkSQL的Analyzer、Optimizer、SparkPlan等各个组件中都有应用到

l  Rule是一个抽象类，具体的Rule实现是通过RuleExecutor完成

l  Rule通过定义batch和batchs，可以简便的、模块化地对Tree进行transform操作

l  Rule通过定义Once和FixedPoint，可以对Tree进行一次操作或多次操作（如对某些Tree进行多次迭代操作的时候，达到FixedPoint次数迭代或达到前后两次的树结构没变化才停止操作，具体参看RuleExecutor.apply）

## 2.2 sqlContext和hiveContext的运行过程 ##

SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext，sqlContext现在只支持SQL语法解析器（SQL-92语法）；hiveContext现在支持SQL语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hiveSQL语法解析器，用户可以通过配置切换成SQL语法解析器，来运行hiveSQL不支持的语法，

### 2.2.1 sqlContext的运行过程 ###

sqlContext总的一个过程如下图所示：

1.SQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan；

2.使用analyzer结合数据数据字典（catalog）进行绑定，生成resolvedLogicalPlan；

3.使用optimizer对resolvedLogicalPlan进行优化，生成optimizedLogicalPlan；

4.使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；

5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划；

6.使用execute()执行可执行物理计划；

7.生成SchemaRDD。

在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件，如SqlParse、analyzer、optimizer、SparkPlan等等

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### 2.2.2hiveContext的运行过程 ###

hiveContext总的一个过程如下图所示：

1.SQL语句经过HiveQl.parseSql解析成Unresolved LogicalPlan，在这个解析过程中对hiveql语句使用getAst()获取AST树，然后再进行解析；

2.使用analyzer结合数据hive源数据Metastore（新的catalog）进行绑定，生成resolved LogicalPlan；

3.使用optimizer对resolved LogicalPlan进行优化，生成optimized LogicalPlan，优化前使用了ExtractPythonUdfs(catalog.PreInsertionCasts(catalog.CreateTables(analyzed)))进行预处理；

4.使用hivePlanner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；

5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划；

6.使用execute()执行可执行物理计划；

7.执行后，使用map(\_.copy)将结果导入SchemaRDD。

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## 2.3 catalyst优化器 ##

SparkSQL1.1总体上由四个模块组成：core、catalyst、hive、hive-Thriftserver：

l  core处理数据的输入输出，从不同的数据源获取数据（RDD、Parquet、json等），将查询结果输出成schemaRDD；

l  catalyst处理查询语句的整个处理过程，包括解析、绑定、优化、物理计划等，说其是优化器，还不如说是查询引擎；

l  hive对hive数据的处理

l  hive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口

在这四个模块中，catalyst处于最核心的部分，其性能优劣将影响整体的性能。由于发展时间尚短，还有很多不足的地方，但其插件式的设计，为未来的发展留下了很大的空间。下面是catalyst的一个设计图：

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其中虚线部分是以后版本要实现的功能，实线部分是已经实现的功能。从上图看，catalyst主要的实现组件有：

lsqlParse，完成sql语句的语法解析功能，目前只提供了一个简单的sql解析器；

lAnalyzer，主要完成绑定工作，将不同来源的Unresolved LogicalPlan和数据元数据（如hive metastore、Schema catalog）进行绑定，生成resolved LogicalPlan；

loptimizer对resolved LogicalPlan进行优化，生成optimized LogicalPlan；

l Planner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；

l CostModel，主要根据过去的性能统计数据，选择最佳的物理执行计划

这些组件的基本实现方法：

l 先将sql语句通过解析生成Tree，然后在不同阶段使用不同的Rule应用到Tree上，通过转换完成各个组件的功能。

l Analyzer使用Analysis Rules，配合数据元数据（如hive metastore、Schema catalog），完善Unresolved LogicalPlan的属性而转换成resolved LogicalPlan；

l optimizer使用Optimization Rules，对resolved LogicalPlan进行合并、列裁剪、过滤器下推等优化作业而转换成optimized LogicalPlan；

l Planner使用Planning Strategies，对optimized LogicalPlan

[SparkSQL]: http://blog.csdn.net/eric_sunah/article/details/49705307
[Hive]: http://lib.csdn.net/base/hive
[Hadoop]: http://lib.csdn.net/base/hadoop
[Spark]: http://lib.csdn.net/base/spark
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[Center 3]: /images/20220613/83918faaec5d4e56b34a09b143235b71.png
[Center 4]: /images/20220613/eb3ffa4007144ba2867466889dd88ba7.png
[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Center 5]: /images/20220613/9bada0bdfba547cfb95febe169eebb0e.png
[Center 6]: /images/20220613/b31873db91f54a83a407ecef27339e00.png
[Center 7]: /images/20220613/c3644a98a6eb4685be37a33551823c7b.png
[Scala]: http://lib.csdn.net/base/scala
[Center 8]: /images/20220613/f29c4e5a22454f03bfc585107c1a942c.png
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/architecture
[Center 9]: /images/20220613/d1c272f3125b42eeb0f7926ad73e1741.png
[Center 10]: /images/20220613/61a0aff94c9a44f5b113cf370fd69fb3.png
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